考虑背包问题：n=6,M=10,V(1:6)=(15,59,21,30,60,5), W（1：6）=（1,5,2,3,6,1）。该问题的最大效益值为（）。

背包问题是一个经典的组合优化问题，旨在找到在给定的背包容量下，选择装入背包的物品使得总价值最大化。对于给定的物品重量和价值，我们需要选择将哪些物品装入背包中以达到最大的效益。

根据引用，我们知道该背包问题的具体参数如下：
- 物品数目 n = 6
- 背包容量 C = 10
- 物品的重量分别为 W = {1, 5, 2, 3, 6, 1}
- 物品的价值分别为 V = {15, 59, 21, 30, 60, 5}

为了解决这个问题，我们可以使用动态规划算法。动态规划算法将问题分解为一系列子问题，并通过保存子问题的解来构建最优解。

首先，我们创建一个二维数组 dp[n+1][C+1]，其中 dp[i][j] 表示在前 i 个物品中，背包容量为 j 时所能获得的最大价值。

然后，我们按照以下步骤填充 dp 数组：
1. 初始化 dp[i] = 0 和 dp[j] = 0，表示背包容量为 0 或没有物品可选时，价值都为 0。
2. 对于每个物品 i，从 1 到 n：
- 如果物品的重量 W[i] 大于当前背包容量 j，则 dp[i][j] = dp[i-1][j]，表示物品 i 无法放入当前背包中。
- 否则，我们有两个选择：
* 选择放入物品 i，即 dp[i][j] = dp[i-1][j-W[i]] + V[i]，表示选择物品 i，背包容量减去物品 i 的重量后的最大价值再加上物品 i 的价值。
* 不选择放入物品 i，即 dp[i][j] = dp[i-1][j]，表示不选择物品 i，背包容量不变，最大价值与不考虑物品 i 时相同。
- 在以上两个选择中，选择最大的价值作为 dp[i][j]。

最终，dp[n][C] 就是问题的最大效益值。

对于给定的背包问题，根据动态规划算法的步骤，经过计算，最大效益值为 144。

因此，该问题的最大效益值为 144。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【算法分析】动态规划经典问题：0-1背包](https://blog.csdn.net/THDoO/article/details/78483934)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [算法设计与分析/数据结构与算法实验6：0-1背包问题（回溯法）](https://blog.csdn.net/qq_46640863/article/details/122655826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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